📜 評分規則公開頁 載入中…
我們把計算紅綠燈分數的「全部規則」公開放在這裡。
每一份報告畫面上方都會看到「報告編號」與「防偽碼」，這些代碼可以讓你日後再次查回當時的評分快照。
📌 本頁規則所有等級會員與企業 API 使用者都適用
🚦 紅綠燈如何判定
每個地址會算出 0 到 100 分，依分數落在哪個區間決定燈號：
📊 哪些資料會影響分數
評分依據分成兩類： 公開資料（外部公開資料庫直接命中、可供使用者參考）與 演算法計算（系統根據鏈上行為推算、僅供輔助參考）。
- 一個地址通常只會命中其中 1～3 個來源（多數來源完全沒命中 = 0 分）
- 同類來源去重：如果「公開詐騙通報」類底下有 5 個資料庫都命中同一地址，只取其中最高的，不會累加 5 次
- 單類別硬上限：公開資料總和最多 +60 分，演算法計算總和最多 +30 分
- 最終分數鎖在 30 ～ 95 分，超過直接截斷（避免極端值）
| 資料來源 | 單一來源最大影響 | 更新方式 | 類型 |
|---|
上表每列顯示「該來源命中時的最大加分上限」。實際分數會依「同類去重 + 類別硬上限 + 30～95 截斷」三道閘門收斂，所以最終一定落在 30～95 分區間。公開資料來自第三方公開資料庫直接命中；演算法計算則是依鏈上行為加權整合，僅供輔助參考。
🤖 AI 輔助修正機制（v2026.05.28 新上線）
紅綠燈分數採「演算法（規則式累加） + AI 輔助分析」雙層機制。演算法跑完主分數後，AI（gpt-4o-mini）對整體判讀給一個 -15 ~ +15 分的微調，再受 30-95 上下限保護。
AI 微調：-10 分
AI 理由：「主要來源 鏈上特徵風險推算 判定無明顯異常，且知名實體 Vitalik Buterin 的關聯可能降低風險，建議微調分數。」
最終分數：43 分（中度風險）
每份報告畫面均會顯示 AI 修正量與理由，公開透明。AI 修正紀錄一併寫入查詢稽核，可日後複核。
每份報告畫面上方都有「報告編號」。在🔍 查回舊報告頁面輸入該編號，系統會自動：
① 顯示該份報告當時的評分快照（地址、分數、命中標籤、查詢時間）
② 重新計算「防偽碼」並比對 — 若不一致代表該份報告被修改過
③ 提供原始 JSON 資料下載（給律師 / 工程師 / 稽核師）
→ 前往查回舊報告
❓ 常見問題
分數是 AI 算的嗎？
紅綠燈分數採用「演算法（規則式累加）+ AI 輔助分析」雙層機制：
- 主分數：演算法依據資料來源命中、權重、鏈上行為樣態進行規則式累加（可重現、有依據）
- AI 輔助修正：在主分數計算完後，AI 對「整體判讀」給一個 -15 ~ +15 分的微調（例如：知名主流代幣被誤標為 scam → AI 建議降分；多家獨立來源都標 risk → AI 建議加分）
AI 修正後仍受 30-95 分上下限保護。報告畫面會顯示「AI 輔助修正：±N 分（理由）」，公開透明。
AI 另外還用在兩個輔助功能：合約原始碼分析 + 報告白話解讀。
分數為什麼會變？
三個可能：①該地址的鏈上行為改變（例如又收到新的可疑交易）②外部資料庫更新（例如 OFAC 又加新地址）③我們調整了演算法權重。每次權重調整都會記錄在下方「歷次變更紀錄」。
使用者可以怎麼用？
建議優先看「公開資料」（OFAC、Chainabuse 等公開資料庫的直接命中），這些有公開出處。「演算法計算」屬於系統推論，僅供輔助參考。報告畫面上方會把這兩類分開呈現。
OFAC、Chainabuse 是什麼？
OFAC 是美國財政部的國際制裁名單；Chainabuse 是公開的疑似詐騙相關地址通報平台。我們僅彙整這些資料來源，不自行判定誰是詐騙犯。完整來源清單請見「資料來源與第三方串接統整報告」。